IA évolutionniste pour la détection de comportements déviants dans les SI - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Rapport (Rapport De Recherche) Année : 2021

IA évolutionniste pour la détection de comportements déviants dans les SI

Olivier Gesny
Adrien Quemat
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1112999
Tudy Gourmelen
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1113000
Pierre-Marie Satre
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1112991
Bertrand Virfollet
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  • PersonId : 1113001
Julien Roussel
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  • PersonId : 1112992
Robin de Saint
  • Fonction : Auteur
Pierre Delesques
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1113004

Résumé

De nombreuses méthodes IA supervisées ou non supervisées sont utilisées pour la détection d'anomalies et d'attaques. Pour apporter davantage de contexte et d'interprétabilitéà l'analyste SOC, cet article introduit une nouvelle approche d'apprentissage continu de la normalité et de détection de comportement anormal (nouveau ou déviant) avec la production d'une synthèse facilement interprétable par un analyste SOC. Cette approche s'appuie sur des stratégies IAévolutionnistes, des fonctions d'attentions auto paramétrables et des motivations intrinsèques de développement de connaissances comportementales. Dans un esprit d'accroissement de la confiance des analystes envers les algorithmes IA, ce modèle démontre de bonnes capacités de découverte de règles comportementales interprétables et de détection de comportements anormaux dans des logs applicatifs générés par un nouveau simulateur de Système d'Information (SI).
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TechReport_IAEvolutionnistePourLaDétectionDeComportementsDéviantsDansLesSI.pdf (341.17 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03374007 , version 1 (11-10-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03374007 , version 1

Citer

Olivier Gesny, Adrien Quemat, Tudy Gourmelen, Pierre-Marie Satre, Bertrand Virfollet, et al.. IA évolutionniste pour la détection de comportements déviants dans les SI. [Rapport de recherche] SILICOM; INSA RENNES; IETR/INSA Rennes. 2021. ⟨hal-03374007⟩
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